Bảng 4.6 - Kết quả kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Variable | VIF 1/VIF
Ta đặt cặp giả thuyết:
Giả thuyết H0: Mô hình tác động ngẫu nhiên REM không xảy ra hiện tượng đa cộng
tuyến.
Giả thuyết H1: Mô hình tác động ngẫu nhiên REM xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết quả Bảng 4.6 cho thấy đa số các biến đều giá trị VIF <10 vì vậy ta chấp nhận giả thuyết H0 và có thể kết luận là mô hình tác động ngẫu nhiên REM này không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
4.3.2 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Bảng 4.7 - Kết quả kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Breusch and Pagan Lagrangian multiplier test for random effects FGAP[name1,t] = Xb + u[name1] + e[name1,t]
FGAP
Hệ số hồi quy Sai số chuẩn Giá trị P-value
SIZE 0.0394*** 0.0184 0.032 ROE 0.1046 0.0462 0.024 | Var sd = sqrt(Var) ---+ FGAP---| .0157569 .1255265 e | .0036674 .0605587 u | .001884 .0434051 Test: Var(u) = 0 chibar2(01) = 62.12 Prob > chibar2 = 0.0000
(Nguồn: Ket quả chạy từ phần mềm STATA) Ta đặt cặp giả thuyết:
Giả thuyết H0: Mô hình tác động ngẫu nhiên REM không xảy ra phương sai thay
đổi.
Giả thuyết H1: Mô hình tác động ngẫu nhiên REM xảy ra hiện tượng phương sai
thay đổi.
Theo kết quả bảng 4.7 thì Prob>chi2 = 0.000 bé hơn 0.05 vì vậy ta bác bỏ giả thuyết H0 chấp nhận giả thuyết H1 điều này có nghĩa là mô hình xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình tác động ngẫu nhiên REM.
4.3.3 Kiểm định tự tương quan
Bảng 4.8 - Kết quả kiểm định hiện tượng tự tương quan
Wooldridge test for autocorrelation in panel data H0: no first order autocorrelation
F( 1, 23) = 6.861
Prob > F = 0.0153
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA) Ta đặt cặp giả thuyết:
Giả thuyết H0: Mô hình tác động ngẫu nhiên REM không xảy ra tự tương quan. Giả thuyết H1: Mô hình tác động ngẫu nhiên REM xảy ra hiện tượng tự tương quan.
Theo kết quả bảng 4.8 thì Prob>chi2 = 0.0153 bé hơn 0.05 vì vậy ta bác bỏ giả thuyết H0 chấp nhận giả thuyết H1 điều này có nghĩa là mô hình xảy ra hiện tượng tự tương quan trong mô hình tác động ngẫu nhiên REM.
4.3.4 Khắc phục khuyết tật mô hình tác động ngẫu nhiên REM
Sau các kiểm định bên trên thì mô hình tác động ngẫu nhiên REM đang bị các khuyết tật đó là phương sai thay đổi và tự tương quan. Vì vậy, tác giả tiến hành sử dụng phương pháp GTLS để khắc phụ các khuyết tật này để đưa ra kết quả cuối cùng của mô hình để tiến hành thảo luận và kết luận vấn đề nghiên cứu.
NPL -0.1838 0.3378 0.586 LLR 0.0272 1.0353 0.979 GDP -1.9606** 0.8198 0.017 INF 0.2038*** 0.0965 0.035 Constant -0.9074*** 0.1577 0.000 Số quan sát 216 Wald chi2(8) 409.05 Prob > chi2 0.0000
Anh hưởng Anh hưởng Mức ý nghĩa (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
SIZE + + ***
ROE + + ***
CAP + + ***
TLA + + ***
NPL + Không có ý nghĩa thống kê
LLR + Không có ý nghĩa thống kê
GDP - - **
INF + + ***
***,** và * lần lượt chỉ ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5% và 10%
(Nguồn: Kết quả chạy từ phần mềm STATA) Với biến phụ thuộc là FGAP sau khi sử dụng GTLS để khắc phục hiện tượng tự tương
quan và phương sai sai số thay đổi, mô hình có ý nghĩa ở mức ý nghĩa 1% (do Prob =0.0000) nên mô hình hồi quy tác động ngẫu nhiên REM được xây dựng là phù hợp.
4.4 Thảo luận kết quả nghiên cứu
4.4.1 Kết luận mô hình tác động ngẫu nhiên REM sau khi khắc phục các
khuyết tật mô
hình
Kết quả mô hình tác động ngẫu nhiên REM sau khi khắc phục khuyết tật thì cho kết quả mô hình hồi quy như sau: Dựa vào kết quả bảng 4.9 và giá trị P-value của các biến NPL; LLR lớn hơn 0.05 vì vậy hai biến này không có ý nghĩa thống kê đối với
1.9606*GDPt + 0.2038*INFt + Sit (1)
Ket quả hôi quy và kiểm định cho thấy cả ba phương pháp ước lượng thông thường cho dữ liệu bảng bao gôm: Pooled OLS, REM và FEM đều không phù hợp đối với mô hình nghiên cứu của khóa luận do vi phạm các giả thuyết hôi quy như tự tương quan, phương sai sai số thay đôi. Để khắc phục các vi phạm này tác giả đã sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu tông quát khả thi GTLS, kết quả của mô hình hôi FGLS sẽ được sử dụng để thảo luận và phân tích các nhân tố tác động đến rủi ro thanh
khoản: Hệ số R-Square là 0.5466 thì các biến độc lập trong mô hình giải thích được 54.66% sự biến thiên của biến phụ thuộc FGAP. Các biến SIZE, CAP, TLA, INF có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%. Biến GDP, ROE có ý nghĩa ở mức 5%. Biến NPL, LLR không có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.10 cho thấy kết quả tương đối thống nhất với giả thuyết ban đầu, có biến SIZE
cho kết quả ngược. Sau đây là những phân tích về kết quả các nhân tố có ảnh hưởng đến rủi ro thanh khoản của các ngân hàng thương mại của Việt Nam trong giai đoạn 2011-2019.
Dựa vào kết quả mô hình (1) ta có nhận xét chiều tác động với các nhân tố như sau: Đối với GDP thì hệ số bê ta là -1.9696 có tương quan âm với FGAP điều này có nghĩa
là khi GDP tăng thêm 1 đơn vị thì FGAP giảm xuống 1.9696 đơn vị. Khi nền kinh tế đạt mức tăng trưởng GDP thì ngân hàng và các cá thể kinh tế trong nền kinh tế làm ăn thuận lợi sẽ tạo ra thị trường kinh tế ôn định nói chung và cho kinh tế của ngân hàng nói riêng vì vậy rủi ro thanh khoản cũng sẽ được giảm đi (Chung Hua Shen và
Đối với CAP thì hệ số bê ta là 0.821 điều này chứng tỏ biến này có tương quan dương với khe hở tài trợ. Hay nói cách khác CAP tăng thêm 1 đơn vị thì FGAP tăng 0.821 đơn vị. Điều này có thể lý giải do ngân hàng sử dụng vốn chủ sở hữu và nợ vay để tài trợ hoạt động kinh doanh của mình, khác với nợ vay mang tính chất phải hoàn trả thì nguồn vốn chủ sở hữu được xem là nguồn quỹ tự có của ngân hàng, đại diện cho khả năng tự chống đỡ khi có rủi ro xảy ra. Các ngân hàng vốn càng lớn có xu hướng nắm giữ tài sản thanh khoản ít hơn, nên rủi ro thanh khoản càng lớn và ngược lại (Gatev và Strahan, 2006).
Đối với TLA thì hệ số bê ta là 0.741 có tương quan dương với FGAP điều này có nghĩa là khi TLA tăng thêm 1 đơn vị thì FGAP tăng thêm 0.741 đơn vị. Điều này chứng tỏ các ngân hàng thương mại thường tập trung sử dụng các nguồn vốn vào hoạt
động truyền thống là cho vay. Các khoản cho vay thông thường có tính thanh khoản thấp; do đó, những khoản rút tiền lớn và không được dự báo trước có thể dẫn đến việc
mất thanh khoản của ngân hàng (Arif và Anees, 2012).
Đối với nhân tố SIZE hệ số bê ta là 0.394 điều này chứng tỏ biến này có tương quan dương với khe hở thanh khoản. Hay nói cách khác nếu SIZE tăng thêm 1 đơn vị thì FGAP sẽ tăng 0.394 đơn vị. Điều này đồng nghĩa với việc khi quy mô ngân hàng càng lớn thì rủi ro thanh khoản có thể ngày càng gia tăng do ngân hàng cần phải tập trung nguồn lực để đầu tư cho ngân hàng và việc này làm cho có thể giảm lượng dự trữ nguồn vốn của ngân hàng. Các ngân hàng có quy lớn, đặc biệt nhận đảm bảo, hỗ trợ từ chính phủ trong các tình huống xấu, từ nhận định này, các ngân hàng sẽ tận dụng quy mô lớn của mình để giảm phần dự trữ các tài sản thanh khoản để đầu tư vào các tài sản có tính thanh khoản cao nhưng đem lại lợi nhuận cao tương ứng cho ngân hàng, điều này có thể gây gia tăng rủi ro thanh khoản cho ngân hàng. (Chung Hua Shen và cộng sự ,2009; Gatev và Strahan, 2006; Sauders và Corrnett, 2007; Arif và Anees, 2012).
ra thì đồng tiền sẽ mất giá đồng thời tỷ lệ lạm phát tác động đến toàn bộ các chủ thể trong nền kinh tế. Dựa vào mức lạm phát, các chủ thể sẽ ra quyết định đầu tư hay gửi tiền vào ngân hàng, do đó để thu hút được các khoản tiền gửi, các nhà quản trị dựa vào mức lạm phát kỳ vọng mà niêm yết lãi suất. Do đó làm cho thanh khoản của ngân hàng giảm xuống (Chung Hua Shen và cộng sự ,2009; Gatev và Strahan, 2006). Đối với ROE thì hệ số bê ta là 0.1046 điều này chứng tỏ biến này có tương quan dương với khe hở tài trợ. Hay nói cách khác nếu ROE tăng thêm 1 đơn vị thì FGAP tăng 0.1046 đơn vị. Điều này có thể lý giải nếu ngân hàng có lợi nhuận càng lớn thì các hạng mục kinh doanh càng nhiều, giá trị đầu tư cũng khá lớn nên những yếu tố này nếu do thị trường tác động vào làm công việc không thuận lợi trong tương lai cũng là nguyên nhân gây ra đe dọa đến thanh khoản cho ngân hàng (Chung Hua Shen và cộng sự ,2009).
4.4.2 Ket luận giả thuyết nghiên cứu (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Quy mô ngân hàng (SIZE): Quy mô ngân hàng tác động cùng chiều (+) đến rủi ro
thanh khoản của ngân hàng trong điều kiện các yếu tố khác không đổi ở mức ý nghĩa thống kê 10%. Kết quả này phù hợp với giả thuyết H1 đặt ra của mô hình nghiên cứu. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Akhtar và cộng sự (2011), Doriana Cucinelli (2013). Theo thuật ngữ “Too big to fail” mà nhiều nhà kinh tế từng đề cập cho rằng chính phủ sẽ can thiệp vào các tình huống mà hoạt động kinh doanh của một doanh nghiệp có ảnh hưởng quá lớn đến chức năng của nền kinh tế, đến mức sự sụp đổ của nó sẽ là thảm họa đối với toàn bộ nền kinh tế nói chung. Các ngân hàng có quy lớn, đặc biệt nhận đảm bảo, hỗ trợ từ chính phủ trong các tình huống xấu, từ nhận
định này, các ngân hàng sẽ tận dụng quy mô lớn của mình để giảm phần dự trữ các tài sản thanh khoản để đầu tư vào các tài sản có tính thanh khoản cao nhưng đem lại lợi nhuận cao tương ứng cho ngân hàng, điều này có thể gây gia tăng rủi ro thanh khoản cho ngân hàng. Kết luận: Kết quả hồi quy cho thấy quy mô ngân hàng có
tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng. Vì vậy chấp nhận giả thuyết H1.
Tỷ suất lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE): Ngân hàng có lợi nhuận càng lớn
thì các hạng mục kinh doanh càng nhiều, giá trị đầu tư cũng khá lớn nên những yếu tố này nếu do thị trường tác động vào làm công việc không thuận lợi trong tương lai cũng là nguyên nhân gây ra đe dọa đến thanh khoản cho ngân hàng. Ket luận: Tỷ lệ
lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu có tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng. Bác bỏ giả thuyết H2.
Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (CAP): Tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài
sản có tác động cùng chiều (+) đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng với mức ý nghĩa
1%, phù hợp với giả thuyết H3 của mô hình và phù hợp với nghiên cứu của các tác giả: Aspachs và cộng sự (2005); Munteanu (2012); Vodová (2011); Cucinelli (2013); Trương Quang Thông (2013); Đàng Quang Vắng (2017). Kết quả này cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu tăng 1 đơn vị sẽ làm rủi ro thanh khoản của ngân hàng tăng 1.020 đơn vị. Kết quả nghiên cứu cho thấy vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có tương quan thuận với rủi ro thanh khoản của ngân hàng. Điều này được giải thích là khi các NHTM gia tăng vốn chủ sở hữu để nâng cao năng lực tài chính của ngân hàng nhưng tốc độ tăng trưởng của tín dụng và các nguồn thu dịch vụ khác không theo kịp tốc độ gia tăng của vốn chủ sở hữu thì điều này sẽ làm giảm tỷ suất sinh lời trên vốn chủ của các ngân hàng. Do đó việc tăng nguồn vốn chủ sở hữu sẽ tạo sức ép ngược lên chính các nhà quản lý của ngân hàng phải tìm cách để gia tăng lợi nhuận thông qua việc mở rộng tín dụng, đầu tư tài chính... Chính điều này cũng góp phần làm gia tăng rủi ro cho ngân hàng. Kết luận: Kết quả hồi quy cho thấy tỷ lệ vốn chủ sở hữu có tác động
cùng chiều đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng. Chấp nhận giả thuyết H3. Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản (TLA): Tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản có tác động
cùng chiều (+) đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng với mức ý nghĩa 1%, phù hợp với giả thuyết H4 của mô hình và nghiên cứu của tác giả Trương Quang Thông (2013). Điều này được giải thích như là khi nền kinh tế có nhu cầu vay cao thì các ngân hàng sẽ giảm nắm giữ các tài sản thanh khoản cao để tập trung việc cho vay gia tăng lợi nhuận, điều này làm gia tăng rủi ro cho ngân hàng khi những khoản rút tiền lớn và không được dự báo trước có thể dẫn đến việc mất thanh khoản của ngân hàng.
Kết luận: Kết quả hồi quy cho thấy tỷ lệ cho vay trên tổng tài sản có tác động cùng chiều đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng. Chấp nhận giả thuyết H4. Tỷ lệ nợ xấu (NPL): Tỷ lệ nợ xấu không có ý nghĩa thống kê đối với mô hình trong
giai đoạn nghiên cứu ở các mức ý nghĩa chấp nhận, kết quả không ủng hộ giả thuyết H5 của mô hình. Điều này được lý giải là do các ngân hàng tại Việt Nam có tình trạng
che giấu các khoản nợ xấu, hay các ngân hàng cố tình làm đẹp để giảm tỷ lệ này xuống vì thế số liệu này có thể chưa phản ánh chính xác hoặc chưa phản ánh toàn diện thực tế tình hình hoạt động của các ngân hàng. Kết luận: Không đủ bằng chứng
kết luận tỷ lệ nợ xấu có tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng. Bác bỏ giả thuyết H5.
Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng (LLR): Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng không có ý
nghĩa thống kê đối với mô hình trong giai đoạn nghiên cứu ở các mức ý nghĩa chấp nhận, kết quả không ủng hộ giả thuyết H6 của mô hình. Điều này được lý giải là do các ngân hàng tại Việt Nam có tình trạng che giấu các khoản nợ xấu, phân loại nợ không đúng nhóm nợ. Theo đó, có những khoản nợ xấu đáng lẽ đã đủ điều kiện phân loại vào nhóm 5 nhưng vẫn được phân loại vào nhóm 3, vì vậy các khoản trích lập dự phòng tín dụng sẽ không phản ánh chính xác hoặc chưa phản ánh toàn diện thực tế tình hình hoạt động của các ngân hàng. Kết luận: Kết quả hồi quy cho thấy không
đủ bằng chứng cho thấy tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có tác động đến rủi ro thanh khoản của ngân hàng. Bác bỏ giả thuyết H6.
Tăng trưởng GDP: Tăng trưởng GDP có tác động ngược chiều (-) đến rủi ro thanh
khoản của ngân hàng với mức ý nghĩa 5%, phù hợp với giả thuyết H7 của mô hình. Kết quả này phù hợp với thực tế, khi nền kinh tế phát triển, các hoạt động sản xuất kinh doanh phát triển, cá nhân và doanh nghiệp kinh doanh tốt hơn, nhờ đó người vay trả nợ ngân hàng tốt hơn, góp phần làm giảm nợ xấu, giảm rủi ro thanh khoản của các ngân hàng. Kết luận: Kết quả hồi quy cho thấy tăng trưởng GDP có tác động
Lạm phát (INF): Lạm phát có tác động cùng chiều (+) đến rủi ro thanh khoản của
ngân hàng với mức ý nghĩa 1%, phù hợp với giả thuyết H8 của mô hình. Lạm phát cao sẽ làm cho môi trường kinh tế vĩ mô xấu đi, do đó làm giảm thanh khoản của các